物流数据分析SaaS

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销量预测可以分为新店/新品销量预测和老店/老品销量预测，此处重点论述老店/老品销量预测（下文销量预测均为老店/老品销量预测） 为什么要预测销量？销量预测对生鲜零售和餐饮行业非常重要。业内的朋友一定深有感触：由于产品及原料存在保质期，若储备不足，会限制供应能力、导致品类不全、既影响营收又影响顾客消费体验；若储备过量卖不掉，又会过期浪费，白白扔钱。实际上，无论生鲜/餐饮，还是其它实体行业、服务业、电商等，销量（客流量、销售额...）预测的重要性都是不言而喻的。大至国企央企，小至门店地摊，销售是业务出口，上游的供应链、生产、备货、仓储、物流、产品服务定价都与之息息相关。

医学作为一个专业、复杂的学科，需要处理各种各样的数据，如文本、数值、图表、图像等等。现在的医生不只是看病，往往还承担着繁重的科研课题或论文要求。除了看病，课题研究、学术交流、发表论文、评职称等，给不少医生造成了很大的压力。但医务工作者由于技能背景所险，往往不具备深度数据挖掘的时间和能力。 暖榕敏捷数据挖掘系统，包含了时序预测模块（时序预测引擎）、关联分析模块（组合与推荐引擎）、多分类诊断模块（个性化推荐引擎）、智能诊断模块（潜客识别引擎）、归因分析模块（线性回归与归因分析引擎），可以帮助医务工作者方便快捷地进行高级别的数据分析和挖掘，数分钟既出结果。让广大医务工作者在科研和论文上摆脱愁闷和压力，如虎添翼，顺畅自如。掌握关键技术，并拥有自主知识产权。

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医学数据挖掘的过程主要包括数据预处理，挖掘过程、模式评估和知识表达。为了减少数据误差得到预期的结果，每一项具体的过程都可能需要反复执行。 数据预处理 即把采集到的医学原始数据加工成适用于进一步处理的数据源，主要包括数据的清洗、集成、归约、清理和变换。其中数据清洗又是数据预处理关键的一步。医院信息系统原始数据中存在着大量的“脏数据”[8]，在保证数据原样性的基础上对空缺数据、重复数据、异常数据进行反复筛选，可以降低误差，终形成便于挖掘的数据。 数据挖掘过程 经过特定的技术和运用决策树、粗糙集，甚至神经网络等算法对经过预处理的数据进行建模与评估，得到有用的分析信息，为用户提供相应的辅助支持。 模式评估 也称数据分析，是从构建的数据库中发现有价值的信息，并对其进行判断以及合理预测，为用户做出正确决策提供依据。合格的分析过程要求研究人员使用符合数据特点的挖掘工具。 知识表示 即结果评价与展示，可以结合可视化技术，用图表和图形的方式讲知识具体化、形象化。物流数据分析SaaS

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